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Estimation of the Transmission Risk of the 2019-nCoV and Its Implication for Public Health Interventions
Estimation of the Transmission Risk of the 2019-nCoV and Its Implication for Public Health Interventions
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Estimation of the Transmission Risk of the 2019-nCoV and Its Implication for Public Health Interventions

Tang, Biao ; Wang, Xia ; Li, Qian ; Bragazzi, Nicola Luigi ; Tang, Sanyi ; Xiao, Yanni ; Wu, Jianhong

Journal of clinical medicine, 2020-02, Vol.9 (2), p.462 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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2
Early Prediction of the 2019 Novel Coronavirus Outbreak in the Mainland China Based on Simple Mathematical Model
Early Prediction of the 2019 Novel Coronavirus Outbreak in the Mainland China Based on Simple Mathematical Model
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Early Prediction of the 2019 Novel Coronavirus Outbreak in the Mainland China Based on Simple Mathematical Model

Zhong, Linhao ; Mu, Lin ; Li, Jing ; Wang, Jiaying ; Yin, Zhe ; Liu, Darong

IEEE access, 2020-01, Vol.8, p.51761-51769 [Periódico revisado por pares]

United States: IEEE

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3
Theory of isolated magnetic skyrmions: From fundamentals to room temperature applications
Theory of isolated magnetic skyrmions: From fundamentals to room temperature applications
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Theory of isolated magnetic skyrmions: From fundamentals to room temperature applications

Büttner, Felix ; Lemesh, Ivan ; Beach, Geoffrey S D

Scientific reports, 2018-03, Vol.8 (1), p.4464-12, Article 4464 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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4
Unsupervised Pre-training of a Deep LSTM-based Stacked Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting Problems
Unsupervised Pre-training of a Deep LSTM-based Stacked Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting Problems
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Unsupervised Pre-training of a Deep LSTM-based Stacked Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting Problems

Sagheer, Alaa ; Kotb, Mostafa

Scientific reports, 2019-12, Vol.9 (1), p.19038-16, Article 19038 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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5
Introducing DDEC6 atomic population analysis: part 1. Charge partitioning theory and methodology
Introducing DDEC6 atomic population analysis: part 1. Charge partitioning theory and methodology
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Introducing DDEC6 atomic population analysis: part 1. Charge partitioning theory and methodology

Manz, Thomas A. ; Limas, Nidia Gabaldon

RSC advances, 2016-01, Vol.6 (53), p.47771-47801 [Periódico revisado por pares]

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6
SEIR model for COVID-19 dynamics incorporating the environment and social distancing
SEIR model for COVID-19 dynamics incorporating the environment and social distancing
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SEIR model for COVID-19 dynamics incorporating the environment and social distancing

Mwalili, Samuel ; Kimathi, Mark ; Ojiambo, Viona ; Gathungu, Duncan ; Mbogo, Rachel

BMC research notes, 2020-07, Vol.13 (1), p.352-5, Article 352 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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7
A simple method to assess and report thematic saturation in qualitative research
A simple method to assess and report thematic saturation in qualitative research
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A simple method to assess and report thematic saturation in qualitative research

Guest, Greg ; Namey, Emily ; Chen, Mario Soundy, Andrew

PloS one, 2020-05, Vol.15 (5), p.e0232076-e0232076 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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8
Power of data in quantum machine learning
Power of data in quantum machine learning
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Power of data in quantum machine learning

Huang, Hsin-Yuan ; Broughton, Michael ; Mohseni, Masoud ; Babbush, Ryan ; Boixo, Sergio ; Neven, Hartmut ; McClean, Jarrod R

Nature communications, 2021-05, Vol.12 (1), p.2631-2631, Article 2631 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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9
FALSE POSITIVE PROBABILITIES FOR ALL KEPLER OBJECTS OF INTEREST: 1284 NEWLY VALIDATED PLANETS AND 428 LIKELY FALSE POSITIVES
FALSE POSITIVE PROBABILITIES FOR ALL KEPLER OBJECTS OF INTEREST: 1284 NEWLY VALIDATED PLANETS AND 428 LIKELY FALSE POSITIVES
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

FALSE POSITIVE PROBABILITIES FOR ALL KEPLER OBJECTS OF INTEREST: 1284 NEWLY VALIDATED PLANETS AND 428 LIKELY FALSE POSITIVES

Morton, Timothy D. ; Bryson, Stephen T. ; Coughlin, Jeffrey L. ; Rowe, Jason F. ; Ravichandran, Ganesh ; Petigura, Erik A. ; Haas, Michael R. ; Batalha, Natalie M.

The Astrophysical journal, 2016-05, Vol.822 (2), p.86-86 [Periódico revisado por pares]

The American Astronomical Society

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10
Machine learning of molecular electronic properties in chemical compound space
Machine learning of molecular electronic properties in chemical compound space
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Machine learning of molecular electronic properties in chemical compound space

Montavon, Grégoire ; Rupp, Matthias ; Gobre, Vivekanand ; Vazquez-Mayagoitia, Alvaro ; Hansen, Katja ; Tkatchenko, Alexandre ; Müller, Klaus-Robert ; Anatole von Lilienfeld, O

New journal of physics, 2013-09, Vol.15 (9), p.95003-19 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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